APLIKASI KUANTITATIFPengolahan Data

I Putu Putra Yasa

PENDAHULUAN Data : kumpulan kejadian dari kenyataan

Data terdiri dari elemen data (field, kolom), rekaman (baris, tupel), berkas (himpunan seluruh rekaman bertipe sama yang berkaitan dengan suatu subjek)

PENDAHULUAN (2) Data belum memiliki arti bagi penerimanya

dan masih memerlukan pengolahan.

Pengolahan Data : memanipulasi, memproses data menjadi bentuk yang berarti/bermanfaat

Informasi : hasil pengolahan data yang memberikan bentuk yang lebih berarti dari suatu kejadian

SIKLUS PENGOLAHAN DATA

Data

Pengolahan Data

Informasi

Feedback

DATA BERDASARKAN SUMBERNYA Data Primer : data yang dikumpulkan oleh

peneliti secara langsung dari sumber data utama.

- Data asli atau data baru, sifatnya up to date- Teknik pengumpulan : observasi, wawancara

dan penyebaran kuisioner

Data Sekunder : data yang dikumpulkan oleh peneliti dari berbagai sumber yang telah ada.

- Peneliti sebagai pihak kedua- Diperoleh dari berbagai sumber, seperti : BPS,

buku, laporan, jurnal dan lain-lain.

DATA BERDASARKAN BENTUK DAN SIFATNYA Bentuk :1. Kualitatif berbentuk kata-kata/kalimat, dikumpulkan

dengan wawancara, analisis dokumen, diskusi terfokus, observasi yang dituangkan dalam catatan lapangan.

2. Kuantitatif berbentuk angka/bilangan, dapat diolah dan dianalisis menggunakan teknik perhitungan matematika dan statistikaCara mendapatkan :- Diskrit : data dalam bentuk angka/bilangan yang diperoleh dengan membilang. Co.: jumlah siswa laki-laki 67 orang.- Kontinum : data dalam bentuk angka/bilangan yang diperoleh berdasarkan hasil pengukuran. Co.: tinggi badan Made adalah 165 cm.

DATA BERDASARKAN BENTUK DAN SIFATNYA Data kuantitatif memiliki sifat berbeda

berdasarkan skala pengukuran :1. Data nominal : diperoleh melalui

pengelompokan objek berdasarkan kategori tertentu. Tidak memiliki urutan atau makna matematis sehingga tidak dapat dibandingkan. co.: status pernikahan.

2. Data ordinal : data berasal dari kategori yang disusun berjenjang. Berlaku perbandingan dengan fungsi pembeda (“>” dan “<“) namun tidak dapat dilakukan operasi matematika ( +, -, x, : ). co.: Jenjang pendidikan

DATA BERDASARKAN BENTUK DAN SIFATNYA3. Data interval : data hasil pengukuran yang diurutkan

berdasarkan kriteria tertentu dan menunjukkan semua sifat yang dimiliki data ordinal.Memiliki rentang interval yang sama antar data yang diurutkan. Dapat dilakukan operasi matematika ( +, - ) namun tidak memiliki nol mutlak. co.: suhu 0 derajat celcius = 32 derajat celcius.

4. Data rasio : data yang menghimpun semua sifat yang dimiliki data nominal, data ordinal serta interval.Data berbentuk angka dalam arti sesungguhnya, dilengkapi dengan nol mutlak. Dapat diterapkan operasi matematika ( +, -, x, : ). co.: panjang benda, 0 meter berarti tidak ada benda yang diukur.

PENGOLAHAN DATA Pengolahan data : proses mendapatkan data

dari setiap variabel penelitian yang siap dianalisis

Pengolahan meliputi :- Pengeditan data- Transformasi data (coding)- Penyajian data

PENGEDITAN DATA Maksud : memeriksa atau mengoreksi data yang telah

dikumpulkan. kemungkinan ada data yang tidak memenuhi syarat atau tidak sesuai kebutuhan.

Tujuan : Melengkapi kekurangan atau menghilangkan kesalahan pada data mentah.

1. Kekurangan dapat dilengkapi dengan mengulangi pengumpulan data dan penyisipan data.

2. Kesalahan dapat dihilangkan dengan membuang data yang tidak memenuhi syarat atau tidak sesuai kebutuhan.

Contoh : pemeriksaan kuisioner, aspek yang perlu diperiksa, antara lain :

- Kelengkapan responden dalam mengisi kuisioner- Konsistensi responden, misal status perkawinan akan

sinkron dengan jumlah anak.

TRANSFORMASI DATA Transformasi data (coding) : pemberian kode

tertentu pada setiap data, termasuk memberikan kategori untuk jenis data yang sama.

Tabulasi data : menempatkan data dalam tabel. Contoh : seorang peneliti melakukan pengukuran dengan beberapa variabel, yaitu jenis kelamin, tingkat pendidikan, pengalaman kerja, kompetensi profesional dan kinerja guru.No.

RespondenJenis

KelaminTingkat

PendidikanPengalaman

KerjaKompetensi Profesional

Kinerja Guru

1 1 3 10 49 62

2 2 2 6 35 56

PENYAJIAN DATA Penyajian data kuantitatif menggunakan

teknik statistik mulai dari yang sederhana sampai yang kompleks tergantung jenis data dan tujuan penelitian

Pentingnya penyajian data :1. Data tidak cukup dikumpulkan, diolah dan

dianalisis, namun perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dibaca dan dimengerti oleh pihak yang berkepentingan.

2. Data yang disajikan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan bagi setiap pengambil keputusan

PENYAJIAN DATA Penyajian dalam bentuk tabel :1. Judul tabel, “Data Hasil Penelitian”2. Menentukan jumlah kolom dan baris data3. Keterangan di bawah tabel menunjukkan

kode yang digunakan oleh variabel data

PENYAJIAN DATA TABEL Tabel klasifikasi satu arah : mengelompokkan

data berdasarkan kriteria tertentu

Tabel 1.2 : Contoh Tabel Satu Arah Komposisi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

No. Jenis Kelamin Jumlah Responden

1 Laki-laki 242 Perempuan 16

Total 40

PENYAJIAN DATA TABEL Tabel Silang : mengelompokkan data

berdasarkan dua atau lebih kriteria tertentu

Tabel 1.3 : Contoh Tabel Silang Komposisi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin dan

Tingkat PendidikanTingkat Pendidikan Jumlah Respond

enDiploma Sarjana Magister

Jenis Kelamin

Laki-laki 7 11 6 24Perempu

an 1 13 2 16

Total 8 24 8 40

PENYAJIAN DATA TABEL Tabel Distribusi Frekuensi1. Apabila jumlah data yang disajikan cukup

banyak2. Kalau disajikan dalam tabel biasa menjadi

tidak efisien dan kurang komunikatif3. Digunakan untuk pengujian normalitas data

PENYAJIAN DATA TABEL Langkah-langkah penyajian tabel distribusi frekuensi1. Mengurutkan data dari yang terkecil sampai yang terbesar2. Menghitung rentang skor = Skor tertinggi – Skor terendah3. Menetapkan jumlah kelas dengan menggunakan aturan Strugess

Jumlah kelas = 1 + 3,3 log nn = banyaknya data

4. Menetapkan panjang kelas intervalInterval Kelas = Rentang / Jumlah Kelas

5. Menentukan batas bawah kelas interval pertama (diambil data terkecil)6. Menetapkan panjang batas kelas7. Menghitung frekuensi relatif yaitu jumlah anggota dari masing-masing

kelompok kelas interval8. Menghitung prosentase frekuensi relatif yaitu prosentase frekuensi

untuk masing-masing kelas interval9. Menghitung frekuensi kumulatif dan prosentasenya untuk masing-

masing batas bawah kelas interval.

PENYAJIAN DATA TABEL1. Skor tertinggi = 50 dan Skor terendah = 102. Rentang skor = 50 – 10 = 403. Jumlah kelas = 1 + 3,3 log 40 = 64. Panjang kelas interval = 40/6 = 6,67 dibulatkan 7

Frekuensi kumulatif : fki = f1 + f2 + … + fi atau dapat dikatakan

fki = fki-1 + fi

fki = frekuensi kumulatif kelas ke-i fi = frekuensi kelas ke-i

PENYAJIAN DATA TABELTabel 1.3 : Contoh Tabel Distribusi Frekuensi

Skor Kompetensi Profesional Guru

Nomor Kelas

Kelas Interval

FrekuensiRelatif Kumulatif

f (%) f (%)

1 10 – 16 2 5,00 2 5,002 17 – 23 5 12,50 7 17,503 24 – 30 12 30,00 19 47,504 31 – 37 9 22,50 28 70,005 38 – 44 7 17,50 35 87,506 45 – 51 5 12,50 40 100,00

Total 40 100,00

PENYAJIAN DATA TABEL Tabel diatas menyatakan bahwa yang

mendapatkan skor kompetensi profesional antara 10 sampai 16 adalah sebanyak 2 orang responden atau 5%

17 sampai 23 sebanyak 5 orang responden atau 12,50%

Yang mendapatkan skor dibawah 17 sampai 23 adalah 2 orang responden atau 5% (dilihat dari frekuensi kumulatifnya)

Begitu seterusnya.

PENYAJIAN DATA DALAM BENTUK DIAGRAM/GRAFIK Diagram/grafik dibuat berdasarkan tabel Diagram/grafik merupakan visualisasi dari

tabel yang bersangkutan Beberapa bentuk diagram/grafik dalam

penelitian kuantitatif:1. Diagram lingkaran (pie chart)2. Diagram batang3. Diagram garis4. Grafik histogram frekuensi

DIAGRAM LINGKARAN Digunakan untuk melihat komposisi data

dalam berbagai kelompok

60%40%

Diagram Lingkaran Komposisi Responden

Berdasarkan Jenis Kelamin

Laki-laki Perempuan

DIAGRAM LINGKARAN

Jumlah Pengunjung Bulan Pebruari

Hari Minggu I Minggu II Minggu III Minggu IV JUMLAH Persentase

Senin 18 15 13 14 60 11,63%

Selasa 16 19 13 29 77 14,92%

Rabu 19 18 23 25 85 16,47%

Kamis 15 27 23 14 79 15,31%

Jumat 20 22 26 30 98 18,99%

Sabtu 15 17 19 17 68 13,18%

Minggu 10 15 13 11 49 9,50%

TOTAL 113 133 130 140 516 100,00%

Tabel 2.1 Jumlah Pengunjung Warnet “ABC”

DIAGRAM LINGKARAN

Senin12%

Selasa15%

Rabu16%

Kamis15%

Jumat19%

Sabtu13%

Minggu9%

Diagram Lingkaran Jumlah Pengunjung Warnet “ABC” Berdasarkan Hari Pada

Bulan Pebruari

DIAGRAM BATANG Untuk melihat perbandingan data

berdasarkan panjang batang dalam suatu diagram

Contoh: perbandingan jumlah responden berdasarkan tingkat pendidikan

Dipl

oma

Sarja

na

Mag

ister

Tingkat Pendidikan

048

12

Jenis Kelamin Laki-laki Jenis Kelamin Perempuan

DIAGRAM BATANG Contoh: Perbandingan hasil penjualan mobil

“PT. XYZ” berdasarkan tipe mobil dan daerah penjualan

Tipe Mobil

Daerah PenjualanTotal

Denpasar Badung Gianyar Tabanan

A 35 50 30 25 140

B 10 20 35 35 100

C 20 20 5 10 55

Total 65 90 70 70 295

DIAGRAM BATANG

Denpasar Badung Gianyar Tabanan0102030405060

Diagram Batang Hasil Penjualan “PT. XYZ” Berdasarkan Tipe Mobil dan

Daerah Penjualan

A B C

DIAGRAM GARIS Untuk melihat perkembangan kondisi yang

nampak secara visual dalam bentuk garis Contoh: melihat perkembangan penjualan

mobil PT. XYZ selama 5 tahun terakhirMobil

Tahun A B C Total

2010 90 85 50 225

2011 105 80 65 250

2012 110 90 45 245

2013 120 90 60 270

2014 125 105 65 295

Total 550 450 285 1285

DIAGRAM GARIS

2010 2011 2012 2013 2014020406080

100120140

90105 110

120 125

85 8090 90

105

5065

4560 65

Perkembangan Penjualan Mobil "PT. XYZ" Menurut Jenis Mobil Tahun 2010-

2014 (dalam satuan)

ABC

GRAFIK HISTOGRAM FREKUENSI Histogram adalah penyajian tabel distribusi

frekuensi dalam bentuk diagram batang Untuk membuat, digunakan sumbu mendatar

sebagai batas kelas dan sumbu vertikal sebagai frekuensi

10 – 16 17 – 23 24 – 30 31 – 37 38 – 44 45 – 51 0

2

4

6

8

10

12

14

Grafik Histogram Frekuensi Skor Kompetensi Profesional Guru

Skor Kompetensi

Frek

uens

i

REFERENSI Purwoto, A. 2007. Panduan Laboratorium

Statistik Inferensial. Grasindo. Jakarta Supranto, J. 2007. Statistik untuk Pemimpin

Berwawasan Global, edisi 2. Salemba Empat. Jakarta